opencv python中sobel函数
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立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234943?utm_source=blogtoedu sobel算子 dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,[ksize]) ddepth—处理结果图像深度,可设为-1(与原图像深度一致,设为-1边界值会丢失),此处为了保留边界,设置为cv2.cv_64F,再cv2.convertScaleAbs 转化为绝对值 水平方向的梯度值组成一条线(垂直方向) dst=cv2.convertScaleAbs(src[,alpha[,beta]]):将原始图像src转换为256色位图,即:目标
【python-opencv】 sobel算子 图像边缘检测 图像二值化处理
文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测(1)代码(2)结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测(1)代码(2)结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀,并进行孔洞填充后的sobel边缘检测(1)代码(2)结果 一、rgb空间下的sobel边缘检测 (1)代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 # 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rgb img = cv2.imread('7.jpg') img = cv2.cvtCol
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OpenCV计算机视觉基础教程 Python版 慕课版 主讲教师:*** OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)课件05边缘和轮廓全文共41页,当前为第1页。 第5章 边缘和轮廓 本章主要内容: 边缘检测 图像轮廓 霍夫变换 实验 OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)课件05边缘和轮廓全文共41页,当前为第2页。 5.1.1 Laplacian边缘检测 Laplacian(拉普拉斯)边缘检测使用图像矩阵与拉普拉斯核进行卷积运算,其本质是计算图像中任意一点与其在水平方向和垂直方向上4个相邻点平均值的差值。常用的拉普拉斯核如下。 cv2.Laplacian()函数用于实现Laplacian边缘检测,其基本格式如下。 dst=cv2.Laplacian(src,ddepth[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]) 参数说明如下。 dst表示边缘检测结果图像。 src为原图像。 ddepth为目标图像的深度。 ksize为用于计算二阶导数滤波器的系数,必须为正数且为奇数。 scale为可选比例因子。 delta为添加到边缘检测结果中的可
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